import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#生成一组服从止念分们的随机数,并绘制正态分布直方图。

# 根据均值、标准差,求指定范围的正态分布概率值

def normfun(x, mu, sigma):
    pdf = np.exp(-((x - mu)**2)/(2*sigma**2)) / (sigma * np.sqrt(2*np.pi))
    return pdf
result = np.random.normal(50, 40, 1000) # 均值为0.5,方差为1
print(result)
x = np.arange(min(result), max(result), 0.1)
# 设定 y 轴，载入刚才的正态分布函数
print(result.mean(), result.std())
y = normfun(x, result.mean(), result.std())
plt.plot(x, y) # 这里画出理论的正态分布概率曲线
# 这里画出实际的参数概率与取值关系
plt.hist(result, bins=10, rwidth=0.8, density=True) # bins个柱状图,宽度是rwidth(0~1),=1没有缝隙
plt.title('distribution')
plt.xlabel('temperature')
plt.ylabel('probability')
plt.show()
